## JURNAL SPIRIT
225/E/KPT/2022
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092

## PENILAIAN KINERJA KARYAWAN KONTRAK UNTUK MENENTUKAN STATUS KENAIKAN GAJI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA J48
Gaguk Triono 1 , Norma Devi Kurniasari 2 , Trian Basofi Rohman 3, M, Farkhan 4 1,2,3 Institut Teknologi Insan Cendekia Mandiri
4 Universitas Maarif Hasyim Latif (UMAHA) gagukt@iticm.ac.id 1 , normadevi@iticm.ac.id 2 , trianbasofi@iticm.ac.id 3 , farkhan@dosen.umaha.ac.id 4
Naskah diterima: 08 Oktober 2023 ; Direvisi : 25 Nopember 2023 ; Disetujui : 25 Nopember 2023

## Abstrak
Pada Penelitian ini akan dilakukan pencarian faktor – faktor yang mempengaruhi status gaji karyawan  kontrak  pada  RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya.  peneliti  akan  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dengan  Algoritma  J48  untuk  penilaian  kinerja  karyawan.  Algoritma  J48 adalah algoritma klasifikasi data dengan teknik pohon keputusan yang terkenal dan disukai karena memiliki  kelebihan-kelebihan.  Misalnya  dapat  mengolah  data  numerik  (kontinyu)  dan  diskret, dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang  mudah diinterpretasikan dan merupakan salah satu algoritma tercepat diantara algoritma-algoritma yang lain.  Uji  coba  yang dilakukan  untuk  mengetahui  performance  dari  algoritma  J48  adalah  dengan menggunakan cross validation leave one out. Dataset yang digunakan berjumlah 1680 karyawan dalam tiga tahun terakhir. Dimana data dua tahun dijadikan sebagai training  dan data satu tahun dijadikan    testing.  Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  pada  saat  pelatihan  adalah  82,0536%. Sedangkan pada uji coba didapatkan akurasi sebesar 86,19%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma J48 yang digunakan sudah berjalan dengan baik.
Kata  kunci: Algoritma  J48,  Cross  Validation  Leave  One  Out,  Klasifikasi,  Penilaian  kinerja Karyawan.

## Abstract
In this research, we will search for factors that influence the salary status of contract employees at RSUD Dr. Soetomo Surabaya. Researchers will create a decision support system with the J48 Algorithm for employee performance assessment. The J48 algorithm is a data classification algorithm using a decision tree technique that is well known and preferred because it has advantages. For example, it can process numeric (continuous) and discrete data, can handle missing attribute values, produces rules that are easy to interpret and is one of the fastest algorithms among other algorithms. The test carried out to determine the  performance of the J48 algorithm was by using Leave One Out cross validation. The dataset used is 1680 employees in the last three years. Where two years of data is used as training and one year's data is used as testing. The level of accuracy obtained during training was 82.0536%. Meanwhile, in the trial, the accuracy was 86.19%. This shows that the J48 algorithm used is running well.
Keywords :  J48  Algorithm,  Cross  Validation  Leave  One  Out,  Classification,  Employee  Performance Assessment

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  telah  menjadi  salah satu perhatian utama manajer di hampir semua jenis bisnis yang termasuk perusahaan swasta, lembaga pendidikan dan lembaga pemerintahan. Organisasi bisnis sangat tertarik untuk  membuat  rencana  dalam  memilih  atau menyeleksi  karyawan  yang  tepat  dengan benar[1].  Setelah  mempekerjakan  karyawan, manajemen  menjadi  prihatin  dengan  kinerja karyawan ini, untuk itu manajemen membangun  sistem  evaluasi  dalam  upaya untuk  melestarikan  kinerja  karyawan  yang baik[2][3].
Gaji  dapat  berperan  dalam  meningkatkan motivasi karyawan untuk bekerja lebih efekt if,
meningkatkan kinerja,
meningkatkan produktivitas dalam perusahaan, serta mengimbangi  kekurangan  dan  keterlibatan komitmen  yang  menjadi  ciri  angkatan  kerja masa  kini[4].    Untuk  lebih  meningkatkan kinerja  dari  karyawan  maka  dibutuhkan kenaikan gaji bagi karyawan yang berprestasi. Dalam  menentukan  karyawan  dengan  kinerja terbaik dibutuhkan suatu proses penilaian yang baik,  sehingga  dalam  mentukan  karyawan dengan  kinerja  terbaik  akan  lebih  akurat  dan tepat. RSUD Dr. Soetomo Surabaya merupakan salahsatu  rumah  sakit  terbesar  di  surabaya yang menjadi salah satu rujukan dari beberapa rumah  sakit  di  seluruh  jawa  timur.  RSUD  Dr. Soetomo  Surabaya  memiliki  jumlah  karyawan kontrak  lebih  dari  1.500  karyawan,  sehingga rumah  sakit  tersebut  mengalami  kesulitan
melakukan  proses  seleksi  dan  penilaian karyawan  atau  penyaringan  karyawan  untuk menentukan status kenaikan gaji[5][6].
Dalam  menentukan  proses  penetapan kenaikan gaji karyawan  di RSUD Dr. Soetomo Surabaya  banyak  terdapat  kendala-kendala atau masalah yang harus dihadapi,  antara lain efisiensi waktu, banyak perbandingan variabel yang  diuji,  pengambilan  keputusan  apakah karyawan  tersebut  berhak  naik  gajinya  atau tidak  dan Banyaknya  berkas  data  yang diolah yaitu data karyawan[7].
Berdasarkan  hal  tersebut  maka  peneliti akan  membuat  sebuah  sistem  pendukung keputusan  dengan  Algoritma  J48  untuk penilaian kinerja karyawan kontrak RSUD  Dr. Soetomo  Surabaya.  Algoritma  J48  adalah algoritma klasifikasi data dengan teknik pohon keputusan  yang  terkenal  dan  disukai  karena memiliki  kelebihan-kelebihan[8].  Misalnya dapat mengolah data  numerik  (kontinyu)  dan diskret,  dapat  menangani  nilai  atribut  yang hilang,  menghasilkan  aturan-aturan  yang mudah  diinterpretasikan dan merupakan salah satu  algoritma  tercepat  diantara  algoritma- algoritma  yang  lain[9][10].    Hasil  yang diberikan aplikasi ini adalah laporan kenaikan gaji  karyawan    yang  telah  dilakukan  proses perhitungan  dengan  hasil  keputusannya apakah    karyawan    tersebut  naik  gajinya  atau tidak.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dalam mengambil  suatu  keputusan  berdasarkan kriteria ataupun faktor-faktor pendukung. Data dalam  pohon  keputusan  dinyatakan  dalam
DATA STATUS KENAIKAN GAJI KARYAWAN KONTRAK TESTING PREPROCESSING INDUKSI DECISION TREE DATASET KASIFIKASI MODEL TRAINING USER
INTERFACE DATA PENILAIAN
KARYAWAN KLASIFIKASI DECISION TREE STATUS KENAIKAN GAJI KARYAWAN KONTRAK INPUT PEMROSESAN DATA OUTPUT USER
bentuk  tabel  dengan  atribut  dan  record[11]. Atribut  menyatakan  suatu  parameter  yang dibuat  sebagai  kriteria  dalam  pembentukan pohon.  Pohon  keputusan  adalah  model prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau struktur  berhirarki.  Konsep  dari  pohon keputusan  adalah  mengubah  data  menjadi pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Manfaatnya adalah proses pengambilan  keputusan  yang  kompleks menjadi  lebih  mudah  sehingga  pengambil keputusan  akan  lebih  menginterpretasikan solusi dari permasalahan[11][12].

## METODE

## Diagram Sistem

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Pada tahap pertama adalah penyiapan data, dimana pada tahap ini dilakukan pengumpulan data  yang  diperoleh  dari  staf  bagian kepegawaian  yang  didapatkan  dari  Rumah Sakit  Umum  Daerah  Dr.  Soetomo  Surabaya. Pada data ini berisi keterangan informasi data karyawan  kontrak.  Kemudian  pada  tahap kedua  dilakukan  tahap  preprocessing  data, tahap  ini  akan  menghasilkan  atribut  yan kemudian akan menjadi masukan dalam tahap sistem pengambil keputusan. Setelah melakukan  tahap  Preprocessing  data  pada
tahap  kedua,  maka  akan  didapatkan  dataset yang  akan  digunakan  sebagai  inputan  pada tahap  klasifiksi  model.  Tahap  selanjutnya adalah melakukan training data dan kemudian akan  dilanjutkan  dengan  proses  induksi decision  tree.  Testing  set  pada  tahap  ketujuh digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana classifier berhasil melakukan klasifikasi dengan benar.  Setelah  dilakukan  pengujian  data  pada tahap ketujuh, kemudian tahap kedelapan atau tahap akhir merupakan tahap yang menghasilkan  keputusan  berupa  hasil  status kenaikan gaji karyawan kontrak[13][3].

## Ilustrasi Sistem

## Gambar 2. Ilustrasi Sistem
Dari Gambar 2 dapat dijelaskan alur sistem dimulai  dengan  user  menginputkan  data penilaian  karyawan  melalui  user  interface program  yang  akan  dibuat,  selanjutnya  data akan diproses dengan klasifikasi decision tree, dan output yang akan dihasilkan dari sistem ini adalah  rekomendasi  status  kenaikan  gaji karyawan  kontrak  pada  RSUD  Dr.  Soetomo Surabaya[14].

## Input Output System
Input dari sistem berupa data proses penilaian karyawan  selama  3  tahun  terakhir,  adapun data input tersebut adalah Usia, Jenis Kelamin, Status Perkawinan, Jumlah Anak, Pendidikan, Status  Universitas,  Jabatan,  Kehadiran,
Pelanggaran Peraturan, Masa kerja, Spesialisasi Pekerjaan,  Kesehatan, Tanggung  Jawab, Hasil Kerja, Kreatifitas.
Gambar  3  merupakan  flowchart  input  output system  dalam  penilaian  kinerja  karyawan kontrak.

## Gambar 3. Input Output System
Dari  Gambar  3  data  proses  input  nilai  atribut merupakan  tahap  awal  yang  akan  menerima inputan  dari  user,  kemudian  pemprosesan dengan  menggunakan  Klasifikasi  berbasis Decision Tree sehinga  menghasilkan Penilaian Kinerja  Karyawan  Kontrak  yang  efektif. Adapun  output  yang  akan  dihasilkan  adalah beberapa  Model  Penilaian  kinerja  karyawan kontrak untuk menentukan status kenaikan gaji yang  telah  dijadikan  kelas  atau  target  input atribut  yaitu:  Naik  Gaji,  Gaji  Tetap  dan  Gaji Turun[15][16].

## Evaluasi Pengklasifikasi Decision Tree J48
Dalam  k-fold  cross-validation,  data  pengujian dipisah  secara  acak  ke  dalam  k  himpunan bagian  yang  mutually  exclusive  atau  “folds (lipatan)”, D1, D2,..., Dk, yang masing – masing
kurang  lebih  berukuran  sama.  Pelatihan  dan pengujian  dilakukan  sebanyak  k  kali.  Pada iterasi  ke-i,  partisi  Di  digunakan  sebagai  data tes,  dan  partisi  sisanya  digunakan  bersama untuk  melatih  model.  Dalam  iterasi  pertama, yaitu  himpunan  bagian  D2,  ...,  Dk  secara bersama  bertindak  sebagai  data  pelatihan untuk memperoleh model pertama, yang diuji pada D1; iterasi kedua dilatih pada himpunan bagian  D1,  D3,  ...,  Dk  dan  diuji  pada  D2;  dan seterusnya[16][17].
Gambar 4. Ilustrasi 3-fold cross validation

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Uji  coba  yang  dilakukan  untuk mengetahui  performance  dari  algoritma  J48 adalah  dengan  menggunakan cross  validation leave one out . Dataset yang digunakan berjumlah 1680  karyawan  dalam  tiga  tahun  terakhir. Dimana  data  dua  tahun  dijadikan  sebagai training dan data satu tahun dijadikan testing.
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  pada  saat pelatihan adalah 82,0536%. Sedangkan pada uji coba didapatkan akurasi sebesar 86,19%. Hal ini menunjukkan  bahwa  algoritma  J48  yang digunakan sudah berjalan dengan baik.

## Hasil Training
<<<Cross Validation 10 Fold>>> Uraian Hasil Correctly Classified  5709 84.9554 %
Instances Incorrectly  Classified Instances 1011 15.0446 % Kappa statistic 0.6752 Mean absolute error 0.1376 Root  mean  squared error 0.2775 Relative absolute error  43.8112 % Root  relative  squared error 70.0429 % Coverage of cases (0.95 level) 96.3393 % Mean  rel.  region  size (0.95 level) 50.4167 % Total Number of Instances 6720 <<<Cross Validation Leave One Out>>> Uraian Hasil Correctly Classified Instances 2757     82.0536% Incorrectly Classified Instances 603      17.9464% <<<Confusion Matrix>>> a    b    c   <-- classified as 97   30   63 |    a = Gaji Turun
15 1648  477 |    b = Naik Gaji

## 27  399 3964 |    c = Gaji Tetap
Hasil Testing
Gambar 4.Ilustrasi Sistem
Dari proses uji coba di dapatkan hasil :
Uraian Hasil Correctly Classified Instances 1448.0     86.19% Incorrectly Classified Instances 232.0 13.81%
Hasil Uji coba dengan variasi jumlah dataset.
Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  uji performance dari Algoritma J48 dengan training menggunakan Cross Validation 10 Fold dan Cross Validation  Leave  One  Out dengan  mengurangi jumlah  dataset training dan testing. Dan  hasil dari  percobaan Training dan Testing yang dilakukan sebagai berikut :

## Tabel 1. Tabel percobaan training dan testing dengan variasi dataset
No Jumlah Dataset Training Jumlah Dataset Testing Hasil Training Hasil Training Hasil Testing Cross  Validation  10 Fold Cross  Validation  Leave One Out 1 3360 1680 84.95 % 82.05 % 86.19 % 2 3160 1580 86.34 % 83.98 % 80.57 % 3 2960 1480 87.19 % 83.81 % 82.23 %
E- ISSN : 2721 – 057X
Dari hasil percobaan tabel 1 didapatkan hasil training menggunakan Cross Validation 10 Fold dan  Cross  Validation  Leave  One  Out dengan tingkat  akurasi  diatas  80%,  hal  ini menunjukkan  bahwa  dataset  dan  algoritma J48  berfungsi  dengan  baik.  Dan  pada  saat testing didapatkan  hasil  akurasi  diatas  75% dari seluruh percobaan yang dilakukan.
Hasil  Uji  coba  dengan  variasi  kombinasi tahun yang berbeda
Untuk  mengetahui  hasil  akurasi  setiap dataset pada tahun yang berbeda dilakukan percobaan  proses training dan testing pada seluruh  dataset  yang  digunakan.  Dan hasilnya  ditunjukkan  seperti  pada  tabel dibawah ini :
Tabel 2. Tabel Percobaan Training dan Testingdengan Variasi tahun dataset
No Dataset Training (Tahun ke-) Dataset Testing (Tahun ke-) Hasil Training Hasil Training Hasil Testing (%) Cross Validation 10 Fold (%) Cross Validation Leave One Out(%) 1 1 & 2 3 84.9554 82.0536 86.19 2 1 & 3 2 77.3958 74.256 33.99 3 2 & 3 1 82.619 79.375 43.93 Keterangan : 1. Pada  ujicoba  pertama  peneliti  melakukan proses  percobaan  dengan  menggunakan dataset  tahun  pertama  dan  tahun  kedua sebagai  data training dan  dataset  tahun
ketiga sebagai data testing. Dan menunjukkan  hasil  akurasi  yang  baik, dimana  hasil  data training menggunakan Cross  Validation  10  Fold adalah  sebesar 84.9554 % dan data training menggunakan
Cross  Validation  Leave  One  Out adalah sebesar  82.0536  %,  serta  menghasilkan akurasi data testing sebesar 86.19 %.
2. Pada  ujicoba  kedua  peneliti  melakukan proses  percobaan  dengan  menggunakan dataset  tahun  pertama  dan  tahun  ketiga
sebagai data training dan dataset tahun dua sebagai  data testing. Dan  menunjukkan hasil akurasi yang kurang baik pada hasil testing ,  dimana  hasil  data training menggunakan Cross  Validation  10  Fold adalah sebesar 77.3958 % dan data training menggunakan Cross  Validation  Leave  One Out adalah  sebesar  74.256  %,  serta menghasilkan  akurasi  data testing sebesar 33.99 %.
3. Pada  ujicoba  ketiga  peneliti  melakukan proses  percobaan  dengan  menggunakan dataset  tahun  kedua  dan  tahun  ketiga sebagai  data training dan  dataset  tahun pertama  sebagai  data testing. Dan menunjukkan  hasil  akurasi  yang  kurang 4 2760 1380 89.20 % 87.89 % 78.48 % 5 2560 1280 89.00 % 86.13 % 76.02 % 6 2360 1180 88.02 % 84.87 % 77.63 %
baik  pada  hasil testing ,  dimana  hasil  data training menggunakan Cross  Validation  10 Fold adalah  sebesar  82.619  %  dan  data training menggunakan Cross  Validation Leave  One  Out adalah  sebesar  79.375  %, serta  menghasilkan  akurasi  data testing sebesar 43.93 %.

## PENUTUP
Kesimpulan  yang  diperoleh  melalui proses  pembuatan  tesis  mulai  dari  penelitian sampai dengan uji coba yang dilakukan : 1. Uji  coba  yang  dilakukan  menggunakan algoritma J48 dengan Cross Validation 10 Fold mendapatkan  hasil  akurasi  pada  saat pelatihan  adalah  84,9554%  dan  dengan menggunakan cross  validation  leave  one  out mendapatkan  hasil  akurasi  pada  saat pelatihan adalah 82,0536%. Sedangkan pada uji coba didapatkan akurasi sebesar 86,19%. Hal  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  J48 yang digunakan sudah berjalan dengan baik sesuai dengan hipotesa, yaitu tingkat akurasi baik  pada  saat  pelatihan  maupun  uji  coba mendapatkan hasil diatas 80%.
2. Dari hasil percobaan dengan menggunakan variasi  jumlah  dataset  didapatkan  hasil training menggunakan Cross  Validation  10 Fold  dan  Cross  Validation  Leave  One  Out dengan  tingkat  akurasi  diatas  80%  seperti pada  tabel  1,  hal  ini  menunjukkan  bahwa dataset dan algoritma J48 berfungsi dengan baik sesuai dengan target akhir yaitu tingkat akurasi  diatas  80%.  Dan  pada  saat testing pada tiga percobaan terakhir pada tabel 5.1
didapatkan  hasil  yang  kurang  baik  yaitu akurasi  kurang  dari  80%  dari  seluruh percobaan  yang  dilakukan.  Dan  dari  hasil percobaan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa dengan pengurangan jumlah dataset yang  di  gunakan  maka  akan  berpengaruh pada  hasil  akurasi training menggunakan Cross  Validation  10  Fold  dan  Cross  Validation Leave One Out, serta juga akan berpengaruh terhadap  hasil  akurasi testing yang dilakukan,  dan  sesuai  dengan  percobaan didapatkan  hasil  akurasi testing mengalami penurunan sebesar 2 – 5 %.
3. Dari hasil percobaan dengan menggunakan kobinasi  dataset  tahun  yang  berbeda,  baik untuk  proses  training  maupun  testing menunjukkan  bahwa  proses  training menggunakan Cross Validation 10 Fold dan Cross  Validation  Leave  One  Out  sesuai dengan  tabel  5.2  mempunyai  hasil  tingkat akurasi  yang  kurang  baik  yaitu  dibawah 80%,  hal  ini  menunjukkan  hasil  yang didapatkan belum sesuai target. Hasil proses training  menggunakan  Cross  Validation  10 Fold  dan  Cross  Validation  Leave  One  Out mengalami penurunan hasil tingkat akurasi sebesar  2  -  5  %.  Dan  dari  tabel  5.2 menunjukkan  hasil  percobaan  akurasi proses  testing mengalami penurunan drastis pada  percobaan  kedua  dan  ketiga  yaitu sebesar 40 – 50 %.
4. Dari  hasil  uji  coba  yang  dilakukan  secara manual  maupun  secara  sistem,  atribut Pelanggaran  Peraturan  menjadi  atribut utama  atau  Root  Node.    Hal  ini  sesuai
E- ISSN : 2721 – 057X
dengan tabel 5.4, dimana atribut pelanggaran  peraturan  mempunyai  nilai gain ratio yang tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Susan,  “Manajemen  Sumber  Daya Manusia,” AJMPI: Asaara Jurnal Manajemen Pendidikan Islam , vol. 9, no. 2, 2019.
[2] M.-Y. Chen and A.- P. Chen, “Knowledge management  performance  evaluation:  a decade  review  from  1995  to 2004,” J  Inf Sci ,  vol.  32,  no.  1,  pp.  17 – 38,  2006,  doi:
10.1177/0165551506059220.
[3] Q.  A  and  E.  Al,  “Using  Data  Mining Techniques  to  Build  a  Classification Model for Predicting Employees Performance,” International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications ,  vol.  3,  no.  2,  2012,  doi: 10.14569/IJACSA.2012.030225.
[4] I.  Tarigan,  “Pengaruh  Kesehatan  Kerja dan  Gaji  terhadap  Motivasi  Kerja Karyawan PT. Lestari Cemerlang Sukses Medan,” Jurnal  Kajian  Ekonomi  dan Kebijakan Publik , vol. 3, no. 2, 2018. [5] R.  Sojali,  “Pengaruh  Disiplin  Kerja  dan Motivasi Kerja terhadap Kinerja Karyawan  dii  RSUD  Dr.  Soetomo
Surabaya,”  Thesis  (Diploma),  STIE MAHARDIKA, Surabaya, 2023.
[6] M.  Fatkhur  Roji  and  M.  Alamsyah, “SYSTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN DIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG MENGGUNAKAN METODE CBR,” vol. 15, no. 1, pp. 49 – 56, 2023.
[7] A. Rokhim, M. Lukman Hakim, J. Tenik Informatika,  and  S.  Yadika  Bangil, “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN CALON PENERIMA DANA BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) MENGGUNAKAN  METODE  MULTI- OBJECTIVE  OPTIMAZION  ON  THE BASIS OF RATIO ANALYSIS,” Nopember , vol. 14, no. 2, pp. 47 – 52, 2022.
[8] A. Cufoglu, M. Lohi, and K. Madani, “A
Comparative Study of Selected Classifiers  with  Classification  Accuracy in  User  Profiling,” 2009  WRI  World Congress  on  Computer  Science  and
Information  Engineering ,  vol.  3,  pp.  708 – 712, 2009, doi: 10.1109/CSIE.2009.954.
[9] C.  Sun,  “The  application  study  on  the appraisal  of  corporate  performance based on the decision tree,” International
Conference  on  Management  and  Service Science, MASS 2011 ,  2011,  doi:
10.1109/ICMSS.2011.5998808. [10] M.  Kolahkaj  and  M.  Khalilian,  “A recommender system by using classification  based  on  frequent  pattern mining  and  J48  algorithm,” Conference Proceedings  of  2015  2nd  International Conference on Knowledge-Based Engineering and Innovation, KBEI 2015 , pp. 780 – 786, Mar. 2016, doi: 10.1109/KBEI.2015.7436143.
[11] S.  A.  Zega,  “Penggunaan  Pohon Keputusan  untuk  Klasifikasi  Tingkat Kualitas  Mahasiwa  Berdasarkan  Jalur Masuk Kuliah,” Seminar Nasional Aplikasi Teknologi  Informasi  (SNATI)  Yogyakarta , pp. 7 – 13, 2014.
[12]  M.  Iqbal,  W.  Usino,  and  T.  Triono, “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN MENENTUKAN  HASIL  BUDIDAYA UDANG VANAME DENGAN METODE ALGORITMA  C4.5  (PT  ANUGERAH SUMBER  LAUT  JAYA),” Jurnal  Tekno Insentif ,  vol.  14,  no.  1,  pp.  28 – 39,  Apr.
2020, doi: 10.36787/jti.v14i1.148.
[13]  E.  N.  Fitri,  S.  Winarno,  F.  Budiman,  A. Rohmani,  J.  Zeniarja,  and  E.  Sugiarto, “DECISION  TREE  SIMPLIFICATION THROUGH  FEATURE  SELECTION APPROACH IN SELECTING FISH FEED SELLERS,” Jurnal  Teknik  Informatika (Jutif) ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  301 – 309,  Mar.
2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.2.747.
[14]  M.  H.  Kadhem  and  A.  M.  Zeki, “Prediction  of  Urinary  System  Disease Diagnosis:  A  Comparative  Study  of Three  Decision  Tree  Algorithms,” Proceedings - 2014 International Conference on  Computer  Assisted  System  in  Health,
E- ISSN : 2721 – 057X
CASH  2014 ,  pp.  58 – 61,  Sep.  2015,  doi:
10.1109/CASH.2014.25.
[15]  A.  Navirsgo  and  A.  Habibbullaah,
“Implementasi  Data  Mining  dengan Alogaritma Berbasis Tree untuk Klasifikasi  Serangan  pada  Intrusion Detection  System  (IDS),” Jurnal  Sistem Informasi  &  Manajemen  Basis  Data (SIMADA) , vol. 2, no. 2, pp. 91 – 103, Oct.
2019.
[16] R.  Situmeang,  “Implementasi  Data Mining Pola Penyakit Pasien Menerapkan  Decision  Tree  J48  (Studi Kasus :  RS.Estomihi), ” Jurnal  Riset Komputer  (JURIKOM) ,  vol.  6,  no.  6,  pp.
575 – 579,  Dec.  2019,  [Online].  Available: http://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/jurikom|P age|575
[17] N. S. Pakpahan, “Hal 7−13 Implementasi
Data  Mining  Menggunakan  Algoritma J48  Dalam  Menentukan  Pola  Itemset Belanja Pembeli (Study Kasus: Swalayan Brastagi Medan),” 2021.